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次のコードを MATLAB の Trefethen の Spectral Methods から Python に変換しようとしています。ただし、範囲外のインデックスに関する次のエラーが発生します。どのインデックスが範囲外で、どのように修正するかについて、私は少し混乱しています。どんな助けでも大歓迎です。

エラー

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Documents and Settings\My Documents\Computational Physics\Wave-eqn.py", line 56, in <module>
ax.plot_wireframe(x,tdata,data,rstride=10, cstride=10)
  File "C:\Python32\lib\site-packages\mpl_toolkits\mplot3d\axes3d.py", line 906, in  plot_wireframe
    tylines = [tY[i] for i in cii]
  File "C:\Python32\lib\site-packages\mpl_toolkits\mplot3d\axes3d.py", line 906, in  <listcomp>
    tylines = [tY[i] for i in cii]
IndexError: index out of bounds

トレフェセンのコード

% p6.m - variable coefficient wave equation using differentiation matrices

% Grid, variable coefficient, and initial data:
N = 512; h = 2*pi/N; x = h*(1:N); t = 0; dt = h/4;
a = .1;
c = a + sin (x-1).^2;
v = exp(-100*(x-1).^2); vold = exp(-100*(x-a*dt-1).^2);

column = [0 .5*(-1).^(1:N-1).*cot((1:N-1)*h/2)];
D = toeplitz(column,-column);

% Time-stepping by leap frog formula:
tmax = 15; tplot = .15; clf, drawnow, set(gcf,'renderer','zbuffer')
plotgap = round(tplot/dt); dt = tplot/plotgap;
nplots = round(tmax/tplot);
data = [v; zeros(nplots,N)]; tdata = t;
for i = 1:nplots
 for n = 1:plotgap
        t = t+dt;
        %       v_hat = fft(v);
        %       w_hat = 1i*[0:N/2-1 0 -N/2+1:-1] .* v_hat;
        %       w = real(ifft(w_hat));
        w = (D*v')';
        vnew = vold - 2*dt*c.*w; vold = v; v = vnew;
    end
    data(i+1,:) = v; tdata = [tdata; t];
end
waterfall(x,tdata,data), view(10,70), colormap(1e-6*[1 1 1]);
axis([0 2*pi 0 tmax 0 3]), ylabel t, zlabel u, grid off

マイコード

import numpy as np
from numpy import *
from math import  pi
from scipy.linalg import toeplitz
from scipy.special import cotdg
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt


N = 512
h = (2*np.pi)/N
x = h*(np.arange(N)+1)
t = 0
dt = h/4.
a = .1
c = a + np.sin(x - 1)**2
v = np.exp(-100 * (x - 1)**2)
vold = np.exp(-100 * (x - a*dt - 1)**2)

column = ((0.5*(-1)**arange(N))*cotdg(arange(N))*(h/2));
D = toeplitz(column,-column);
#print(D.shape);


tmax = 15   
tplot = .15
plotgap = int(around(tplot/dt));print(plotgap)
dt = tplot/plotgap
nplots = int(round((tmax/tplot)));print(nplots)
k = np.zeros(((nplots,N))) 
data = np.concatenate((v.reshape((512,1)).transpose(), k))
tdata = t

for i in range(nplots):
    for n in range(plotgap):
        t = t+dt
        w = (D*v)
        vnew = vold-2*dt*c*w
        vold = v
        v = vnew
    data[i,:] = v[0,:]
    tdata = vstack([tdata, t])
print('shape data =',data.shape)
print('shape v =',v.shape)
print('shape tdata =',tdata.shape)
print('shape x =',x.shape)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_wireframe(x,tdata,data,rstride=10, cstride=10)
plt.show()

Pythonによって行われた配列の形状

 shape data = (101, 512)
 shape tdata = (101, 1)
 shape x = (512,)

私は友人にこのコードの MatLab で size() コマンドを実行してもらい、彼は配列のこれらの形状を思いつきました

data =  101 512
tdata = 101 1
x =     1   512
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2 に答える 2

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の最初の2つの引数は、plot_wireframe2D配列である必要があります。ドキュメント。

コードをカスタマイズする方法は正確にはわかりませんが（コードがたくさんあるため）、それがお役に立てば幸いです。

編集：axes3d.get_test_data有効な入力がどのように見えるかについての例を見てみてください。

于 2012-08-01T20:39:22.037 に答える
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matplotlib-users@lists.sourceforge.net の人々の助けを借りて、私はそれを理解しました。配列

x and tdata

放送する必要があるのでやった

X,Y = np.broadcast_arrays(x,tdata)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_wireframe(X,Y,data,rstride=5, cstride=5)
plt.show()
于 2012-08-03T04:35:29.830 に答える